Page 88 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

2.K- 近邻法
K- 近邻法在应用时，可以被看作是机器学习算法中普及度较高的算法之一。
这种类型算法在应用时，其自身性能比较优越，整个操作过程具有一定便利性。
K- 近邻法在应用时主要针对训练集中涉及的一系列样本点特征矢量以及带区分

样本特点展开深入分析，以距离度量等计算方式，实现训练的根本目的。与贝叶
斯计算效果展开对比分析时，K- 近邻法的应用效果更好。
（三）机器学习和数据挖掘的基本应用领域分类
现阶段涉及的诸多软件算法无法满足数据在处理时的个性化需求，因此，需

要对数据挖掘等相关先进技术手段进行利用。结合机器学习算法，对数据的无差
别传输过程进行完善和优化，对现有诸多技术的改革和创新，保证机器学习算法
在实践中的合理利用，实现机器学习算法与数据挖掘之间的高效结合。
1. 神经网络

机器算法学习的研究，通常是在神经网络基础上进行有效推进，研究原理是
以算法数据为基础，实现对模型的构建。模拟算法在构建和实施过程中，可以实
现对多个神经单元有针对性处理。多个神经单元可以相互组合在一起，逐渐形成
一个层级序列。其中，涉及的逻辑原理主要是算法将神经单元接受模拟刺激后，

能够从中获取到对应信号传递。根据信号传递结果，保证数据的分析以及处理等
各项工作得到有效推进。以机器算法为基础，实现对神经网络模型的构建，任何
神经组织都可以被看做是其中必不可少的组成部分。神经网络单元在研究时具有
一定复杂性，某种程度上可以将其称为深度算法学习。

2. 向量机
对神经网络算法展开深入研究，对机器算法学习在生物种类技术上的研究进
行确定，机器算法在实践中可以在向量机上展开深入研究。从向量机角度出发对
其进行分析时，其以数学处理思维为基础，能够对回归算法进行合理利用，实现

对现有诸多数据问题的妥善处理。在该基础上，能够针对未知结果进行准确有效
的推测，以算法相互之间的高效结合为基础，通过对三维立体空间多维度的分析，
能够保证算法推演结果的准确性和有效性。
3. 推荐算法

推荐算法在应用时，可以根据用户自身的浏览需求，对用户最喜欢的商品或
者内容进行客观分析，实现对数据的完善和优化。用户在输入和接收信息时，机

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